Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp
Bài báo này đưa ra bộ điều khiển bền vững thích nghi mạng nơron cho robot công nghiệp để cải thiện độ chính xác cao của điều khiển bám. Để giả quyết các kiến thức chưa biết của hệ thống robot, bộ điều khiển ARNNs được sử dụng để xấp xỉ động lực học chưa biết mà không yêu cầu kiến thức trước đó.
![Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 1 Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 1](https://s1.tailieuhoc.vn/4ydyqpyrc4869mas/image/2024/02/14/7160/thiet-ke-bo-dieu-khien-thich-nghi-truot-ben-vung-su-dung-man-trang-1_Ir53Teps6K.jpg)
Trang 1
![Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 2 Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 2](https://s1.tailieuhoc.vn/4ydyqpyrc4869mas/image/2024/02/14/7160/thiet-ke-bo-dieu-khien-thich-nghi-truot-ben-vung-su-dung-man-trang-2_ckaEhimsEm.jpg)
Trang 2
![Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 3 Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 3](https://s1.tailieuhoc.vn/4ydyqpyrc4869mas/image/2024/02/14/7160/thiet-ke-bo-dieu-khien-thich-nghi-truot-ben-vung-su-dung-man-trang-3_78OtWfbfXV.jpg)
Trang 3
![Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 4 Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 4](https://s1.tailieuhoc.vn/4ydyqpyrc4869mas/image/2024/02/14/7160/thiet-ke-bo-dieu-khien-thich-nghi-truot-ben-vung-su-dung-man-trang-4_nJvOnX9dmE.jpg)
Trang 4
![Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 5 Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 5](https://s1.tailieuhoc.vn/4ydyqpyrc4869mas/image/2024/02/14/7160/thiet-ke-bo-dieu-khien-thich-nghi-truot-ben-vung-su-dung-man-trang-5_0LKDctd5Ir.jpg)
Trang 5
![Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 6 Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 6](https://s1.tailieuhoc.vn/4ydyqpyrc4869mas/image/2024/02/14/7160/thiet-ke-bo-dieu-khien-thich-nghi-truot-ben-vung-su-dung-man-trang-6_PWWHfRZ5Tr.jpg)
Trang 6
![Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 7 Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp trang 7](https://s1.tailieuhoc.vn/4ydyqpyrc4869mas/image/2024/02/14/7160/thiet-ke-bo-dieu-khien-thich-nghi-truot-ben-vung-su-dung-man-trang-7_CfNw0dEXGW.jpg)
Trang 7
Bạn đang xem tài liệu "Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
Tóm tắt nội dung tài liệu: Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp
![Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp](https://s1.tailieuhoc.vn/4ydyqpyrc4869mas/thumb/2024/02/14/thiet-ke-bo-dieu-khien-thich-nghi-truot-ben-vung-su-dung-man_hp7RXbN1pD.jpg)
LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(63).2018 35 Thiết kế bộ điều khiển thích nghi trượt bền vững sử dụng mạng nơron cho robot công nghiệp Design a robust adaptive sliding mode controller using neural network for industrial robot manipulator Vũ Thị Yến 1, 2 , Nguyễn Hữu Quảng 1 , Lê Đức Thân3 Email: havi2203@gmail.com 1 Trường Đại học Sao Đỏ, Việt Nam 2 Trường Đại học Hồ Nam, Trung Quốc 3 Trường Đại học Tài chính - Quản trị kinh doanh Ngày nhận bài: 6/9/2018 Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 22/12/2018 Ngày chấp nhận đăng: 27/12/2018 Tóm tắt Bài báo này đưa ra bộ điều khiển bền vững thích nghi mạng nơron cho robot công nghiệp để cải thiện độ chính xác cao của điều khiển bám. Để giả quyết các kiến thức chưa biết của hệ thống robot, bộ điều khiển ARNNs được sử dụng để xấp xỉ động lực học chưa biết mà không yêu cầu kiến thức trước đó. Ngoài ra, bộ điều khiển trượt SMC được xây dựng để tối ưu các tham số vectơ, bù sai lệch xấp xỉ. Tất cả các tham số của bộ điều khiển đưa ra được xác định bằng thuyết ổn định Lyapunov. Vì thế, khả năng ổn định, bền vững và hiệu quả bám yêu cầu của ARNNs cho IRMs được đảm bảo. Hơn thế nữa, mô phỏng được thực hiện trên robot ba bậc tự do đưa ra so sánh với bộ điều khiển PID và bộ điều khiển mờ thích nghi (AF) để chứng minh tính bền vững và hiệu quả của bộ điều khiển ARNNs. Từ khóa: Điều khiển trượt; mạng nơron; điều khiển thích nghi bền vững; robot công nghiệp. Abstract This paper proposed an adaptive robust neural networks (ARNNs) control for industrial robot manipulators to improve high accuracy of the tracking control. In order to deal with the unknown knowledge of the robot system problems, the ARNNs are used to approximate the unknown dynamics without the requirement of prior knowledge. In addition, the robust SMC is constructed to optimize parameter vectors, compensate the approximation error. All the parameters of the proposed control system are determined by Lyapunov stability theorem. Therefore, the stability, robustness and desired tracking performance of ARNNs for IRMs are guaranteed. Moreover, the simulations performed on three-link IRMs are proposed in comparison with proportional integral differential (PID) and adaptive Fuzzy (AF) control to prove the robustness and efficiency of the ARNNs. Keywords: Sliding mode control; neural networks; robust adaptive control; robot industrial manipulator. Chữ viết tắt: SMC: Sliding Mode Control (Điều khiển trượt) ARNNs: Adaptive Robust Neural Networks (Điều khiển thích nghi bền vững mạng nơron) PID: Proportional Integral Derivative (Điều khiển khuếch đại tích phân vi phân) AF: Adaptive Fuzzy (Điều khiển mờ thích nghi) 1. GIỚI THIỆU CHUNG Ngày nay, với sự phát triển của công nghiệp 4.0 và các dây chuyền sản xuất thông minh, robot công nghiệp đóng một vai trò to lớn. Tuy nhiên, robot công nghiệp là một đối tượng phi tuyến nhiều biến vào ra. Trong quá trình làm việc, robot công nghiệp chịu tác động của nhiều yếu tố như tín hiệu nhiễu, sự thay đổi của trọng lượng tải, ma sát phi tuyến, Do đó để thiết kế một bộ điều khiển phù hợp là một thách thức lớn cần được giải quyết. Để giải quyết thách thức đó, đã có rất nhiều bộ điều khiển đã được nghiên cứu và đưa ra như bộ Người phản biện: 1. PGS.TS. Trần Vệ Quốc 2. TS. Đỗ Văn Đỉnh 36 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(63).2018 điều khiển PID, bộ điều khiển thích nghi, bộ điều khiển trượt,... được đưa ra trong các tài liệu [1- 4]. Trong những thập kỷ trước, xấp xỉ tín hiệu phi tuyến sử dụng bộ điều khiển trượt đã được quan tâm [3-5]. Đặc điểm cốt lõi của phương pháp điều khiển trượt là khả năng đảm bảo tính bền vững và ổn định cho hệ thống điều khiển, tuy nhiên một khó khăn chính trong việc thiết kế bộ điều khiển trượt là tất cả các thông số giới hạn trên và giới hạn dưới của các thông số không xác định phải được xác định trước khi thiết kế bộ điều khiển. Do đó, đối với các hệ thống điều khiển có nhiều tham số không xác định thì việc thiết kế hệ thống điều khiển trượt trở nên phức tạp. Để giải quyết khó khăn này, các bộ điều khiển thông minh trên cơ sở của logic mờ được đưa ra [6-8]. Trong [7], tác giả đưa ra bộ điều khiển mờ thích nghi điều khiển cho hệ thống phi tuyến. Ở đây, nhóm tác giả sử dụng bộ điều khiển mờ để xấp xỉ thành phần chưa biết của hệ thống điều khiển phi tuyến. Bộ điều khiển này đã đảm bảo được khả năng ổn định và bền vững cho hệ thống điều khiển trong phạm vi giới hạn đưa ra. Tuy nhiên, trong tất các bộ điều khiển được thiết kế dựa trên cơ sở của logic mờ, các luật điều khiển được xây dựng dựa trên kinh nghiệm của người thiết kế, do đó với những kinh nghiệm đó nhiều khi không đủ và khó để xây dựng luật điều khiển phù hợp. Để giải quyết vấn đề này, trong bài báo này đã đưa ra bộ điều khiển bền vững thích nghi dựa trên cơ sở của bộ điều khiển nơron (ARNNs). Bằng việc kế thừa các thuận lợi của bộ điều khiển nơron đó là khả năng học online các luật trong quá trình bộ điều khiển làm việc, do đó khi áp dụng bộ điều khiển này vào điều khiển robot công nghiệp thì hiệu quả bám, tốc độ hội tụ đã được cải thiện đáng kể. Cấu trúc bài báo gồm 7 phần: phần 1 là giới thiệu chung, động lực học của robot được đưa ra trong phần 2, phần 3 là xây dựng cấu trúc bộ điều khiển NNs, phần 4 là thiết kế bộ điều khiển ARNNs, chứng minh tính ổn định của hệ thống được đưa ra trong phần 5, phần 6 là mô phỏng và cuối cùng là phần kết luận. 2. ĐỘNG LỰC HỌC ROBOT Xét phương trình động lực học của robot người máy ba bậc tự do được đưa ra trong hình 1: ( ) ( ) ( ), M C Gθ θ θ θ θ θ τ+ + = (1) sử dụng bộ điều khiển trượt đã được quan tâm [3- 5]. Đặc điểm cốt lõi của phương pháp điều khiển trượt là khả năng đảm bảo tính bền vững và ổn định cho hệ thống điều khiển tuy nhiên một khó
File đính kèm:
thiet_ke_bo_dieu_khien_thich_nghi_truot_ben_vung_su_dung_man.pdf